رویکردهای نو ین یادگیری عمیق برای بهینه سازی سیستم های توصیه گر: الگوریتم های مقیاس پذیر و کاربردهای داده محور

سیستم های توصیه گر مبتنی بر یادگیری عمیق به طور گسترده ای در بهینه سازی تجربه های شخصی سازی شده در دامنه هایمختلف از جمله تجارت الکترونیک، رسانه های اجتماعی، و آموزش آنلاین مورد استفاده قرار گرفته اند. این مقاله به بررسیرویکردهای نوین یادگیری عمیق برای بهینه سازی سیستم های توصیه گر با تمرکز بر الگوریتم های مقیاس پذیر و کاربردها یداده محور پرداخته است. با بررسی پیشرفت های اخیر در مدل های مبتنی بر شبکه های عصبی عمیق، به ویژه مدل هایشبکه های عصبی گراف، شبکه های عصبی کانولوشنی و مدل های حافظه دار، این تحقیق چالش ها و فرصت های جدید درمقیاس پذیری، تعمیم پذیری، و کارایی در حجم های عظیم داده ها را تحلیل می کند. علاوه بر این، مدل های خودکارسا زیانتخاب ویژگی ها و تنظیم پارامترهای بهینه سازی، نقشی حیاتی در بهبود دقت و سرعت سیستم های توصیه گر ایفا می کنند.با استفاده ا ز داده های واقعی از حوزه های تجارت و آموزش آنلاین، نتایج آزمایش ها نشان میدهند که رویکردهای پیشنهاد یتوانایی بهبود قابل توجه در دقت پیش بینی و زمان پردازش دارند. این مقاله علاوه بر توسعه مبانی تئوریک، با ارائه تحلیل هایتجربی و مقایسه ای، راهکارهای نوآورانه ای را بر ای افزایش کارایی سیستم های توصیه گر در محیط های داده محور پیشنهاد می کند.

رویکردهای نو ین یادگیری عمیق برای بهینه سازی سیستم های توصیه گر: الگوریتم های مقیاس پذیر و کاربردهای داده محور Keywords:

الگوریتم های مقیاس پذیر , سیستم های توصیه گر داده محور , شبکه های عصبی گراف , مدل های حافظه دار , یادگیری تقویتی , یادگیری عمیق